The Korean Journal of Applied Statistics (응용통계연구)

The Korean Statistical Society (한국통계학회)
권호 표지

Robust Error Measure for Back Propagation Algorithm

로버스트 역전파 알고리즘을 위한 오차함수

  • Published : 1999.09.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

인공신경망 모형을 적합시키는데 사용하는 역전파 알고리즘을 로버스트하게 만드는 새로운 오차함수를 제안했으며, 새 방법의 성능을 확인하기 위해 Liano가 제안한 방법에 따라 모의실험을 수행했다. 실험결과 새 방법은 LMS방법만큼 안정적이었으며, Liano의 LMLS방법보다 더 로버스트했다. 또 실제 사례를 분석함으로써 이 방법이 의미있는 방법임을 보였다. 새 방법은 특히 오차가 없거나 작은 오차를 갖는 표본에 대해서도 좋은 성질을 가짐으로서 대형오차의 유무에 관계없이 항상 사용할 수 있는 방법으로 판명되었다.

Keywords

References

  1. 로버스트통계 송문섭
  2. Technometrics v.25 no.2 Outlier......s Beckman, R. J.;Coo, R. D.
  3. IEEE Transactions on Neural Networks v.5 no.3 A Robust Back Propagation Learning Algorithm for Function Approximation Chen, S. David;Jain, C. Ramesh
  4. Simulating Neural Networks with Mathematica Freeman, J. A.
  5. Analytical Chemistry v.65 Nonlinear Fitting by Using a Neural Net Algorithm Li, Z.;Cheng, Z.;Xu, L.;Li, T.
  6. IEEE Transactions on Neural Networks v.7 no.1 Robust Error Measure for Supervised Neural Network Learning with Outliers Liano, K.
  7. Van Nostrand Reinhold Neural Networks for Statistical Modeling Smith, M.
  8. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems v.34 Robust back propogation algorithm as a chemometric tool to prevent the overfitting to outliers Wang, J. H.;Jiang, J. H.;Yu, R. Q.